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Recovering Pre-Deletion Measurement Quality from Published Statistics: An Inverse Meta-Analysis of the Technology Readiness Index 2.0

Cet article introduit une méthode de « méta-analyse inverse » pour récupérer les statistiques de qualité de mesure pré-suppression issues d'études publiées, révélant que la pratique généralisée de la suppression des items faibles dans l'indice de préparation technologique 2.0 gonfle artificiellement les mesures de fiabilité et occulte la véritable faiblesse de ses dimensions inhibitrices.

Nishant Joshi2026-10-20
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Proof of Scientific Contribution: Eligibility-Gated Scoring and Reserve-Aware Compensation for Human Biological Data

Cet article introduit la Preuve de Contribution Scientifique (PoSC), un cadre méthodologique qui découple le score à éligibilité conditionnelle de la tarification de marché afin d'allouer la rémunération des données biologiques humaines via des règles mathématiquement vérifiées et conscientes des réserves, tout en délimitant explicitement sa portée comme une spécification computationnelle plutôt qu'une solution biologique ou de marché validée.

Christopher Crecelius, The AxonDAO Research Collective2026-10-20
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Modeling Maximum Extreme Values by New Different Continuous Distributions Derived from the Median Based Unit Rayleigh Distribution

Cet article introduit de nouvelles distributions continues dérivées de la distribution Median Based Unit Rayleigh (MBUR) pour modéliser les valeurs extrêmes maximales, en fournissant leurs propriétés mathématiques, leurs comportements asymptotiques (incluant les limites de Gumbel, Fréchet et Weibull), et en démontrant leur utilité dans des applications réelles liées aux catastrophes.

iman attia2026-10-20
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Working Capital Financing and Firm Performance:A Machine Mislearning Approach - A comment on Mahmood, Ahmed, Hussain & Ben-Zaied (2025)

Ce commentaire critique l'étude de Mahmood et al. (2025) pour des erreurs méthodologiques dans leur comparaison entre le financement du fonds de roulement et la performance de l'entreprise, soulignant spécifiquement la classification erronée de l'analyse en composantes principales, le rapport incorrect de statistiques de régression linéaire pour des modèles basés sur des arbres, et la présence d'estimations mutuellement incohérentes qui compromettent la conclusion de l'étude selon laquelle les modèles d'apprentissage automatique surpassent les modèles à effets fixes.

Gwenael Piaser2026-10-19
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Completed education and reported fitness/leisure nonparticipation in 2022 among linked CFPS respondents reporting participation in 2020: a preregistered analysis

Cette analyse préenregistrée de données liées de l'enquête China Family Panel Studies pour la période 2020–2022 révèle que, parmi les adultes ayant participé à des activités physiques ou de loisirs en 2020, ceux ayant suivi 12 années d'études étaient significativement moins susceptibles de déclarer une non-participation en 2022 par rapport à ceux ayant suivi 6 années d'études, suggérant qu'un niveau d'éducation plus élevé est associé à un engagement soutenu dans ces activités malgré les limites de l'étude liées à son caractère non causal et non représentatif de la population.

Zongheng Tao, Ruijie Li2026-10-19
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A Novel Framework for Meta-analysis of Linear Regression Models

Le document introduit CoSReMA, un nouveau cadre qui synthétise les coefficients de régression au niveau des études et reconstruit des ensembles de données synthétiques à partir de statistiques de résumé afin d'estimer avec précision à la fois les paramètres du modèle et l'ajustement global pour les méta-analyses de régression linéaire sans nécessiter de données individuelles des participants.

Indrani Devi Sarma, Dibyajyoti Saikia2026-10-19
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Measuring coverage of cited fields by author publication histories

Cet article développe une méthode de décomposition pondérée par référence pour mesurer la relation entre les champs cités et les antécédents de publication des auteurs, révélant que la diversité des citations prédit de manière significative les résultats de découverte et de première confirmation, tout en démontrant que les parts de citations non découvertes sont inférieures aux références et que les associations liées à l'utilisation de l'IA n'ont pas été confirmées lors d'une seconde validation prospective.

hana kim2026-10-19
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Position-specific allometric adjustment of NFL Combine tests: evaluation across year cohorts

Cette étude évalue les ajustements de la masse corporelle allométriques spécifiques aux postes pour les tests du Combine de la NFL sur plusieurs années, constatant que, bien que de tels ajustements améliorent significativement la précision de la prédiction pour les tâches de transport du corps comme le sprint et le saut — particulièrement pour les joueurs de ligne défensive —, leurs bénéfices sont inconsistants à travers d'autres tests et nécessitent un étalonnage minutieux pour tenir compte des décalages de scores propres à chaque cohorte.

Thomas Davin Fahey2026-10-19
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Regression-Based Causal Inference for Person-Specific Effects in Within-Subject Randomization Designs

Cet article propose un cadre d'inférence causale basé sur la régression utilisant les moindres carrés ordinaires avec des indicateurs de traitement pondérés par la probabilité pour estimer les effets immédiats et à l'indice de retard 1 propres à chaque individu dans les plans randomisés intra-sujets, démontrant sa robustesse et son applicabilité à travers des études de simulation et des exemples empiriques.

Chendong Li, Wen Luo2026-10-19
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Scoreboard pressure and batting performance in T20 cricket: A state-dependent DCCA approach

Cette étude utilise un cadre d'analyse de corrélation croisée détrendée (DCCA) dépendant de l'état pour démontrer que la relation entre la pression du score et l'occurrence de guichets lors des poursuites de points dans l'IPL est dynamique et non linéaire, s'affaiblissant généralement à mesure que le taux de points requis augmente.

Sudeep R. Bapat, Parthiba Bandyopadhyay, Neeraj Joshi2026-10-19